#学歴ロンダリング

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慶応SFCのタレント学者・若新雄純氏の知られざる過去「大学院時代に16歳JKと半同棲生活」「浮気に悩んだ少女は自殺未遂していた」

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　10月は、言葉を探す旅をしようと思っていた。言葉を探す旅、というのは、実際にどこかを旅するわけじゃなくて、能動的に言葉に触れる心持ちで生活する、ということだ。

　そのときに思い出したのが、昔、英語で書かれた心理学の教科書をひたすら和訳していたときのことたった。あのとき見ていた言葉を思い出すために、久しぶりに和訳したファイルが格納されているフォルダを開いた。

　大学の学部時代、今いる大学の大学院にどうしても入りたかった。学部のときは、まあどこにでもある私大にいたのだが、どうしてもやりたい研究があって、それができる大学に院進したかった。わたしのやろうとしていることは、いわゆる学歴ロンダリングと揶揄されるものだった。

　目標との差を埋めるために、600ページくらいある英語版の教科書（ほぼ辞書みたいなやつ）を、ひたすらに全文和訳していた。院試には全文和訳の問題があったから、それの対策を兼ねて、ということ。久しぶりにデータを見ると、50万文字ものテキストデータが現れた。あのときの熱量に圧倒されて、今の自分との差を見せつけられた気がする。怠惰なわたしは、過去の自分にすら勝てない。

　あのとき、院試に落ちたら本気で自殺しようと考えていた。今みたいに趣味もなかった。ただ、死なないために��来に美容院の予定を入れたり、当時の恋人と遊ぶ予定を入れたり、バイトの予定を入れたりしていた。充実しているように思えるだろうが、あのときのわたしは本当に神経質で、不健康だった。いつも頭の中心には院試のことがあった。院試に受かるのなら、他はすべていらないと思っていた。

　結局院試には一発で合格した。試験が終わった瞬間に、「受かったな」と思った。予測通りきちんと受かっていた。発表者掲示に自分の受験番号（未だに覚えている）があることを認識した瞬間に力が抜けて、何もできなくなった。趣味も何もなくなったもぬけの殻だけが残った。このままではまずいと思って、それから1ヶ月後に日本語検定を受けたら、2級に落ちた。良いとこの大学の院試に受かったって、日本語検定には落ちる。自然の摂理に反しているが、これは必然だった。

　未来のために言葉を探していたのに、ふと過去の自分を思い出して、過去に努力していた記憶に引きずられてしまう。わたしにとっては、大学4年生のころが人生のピークだった。あのときの自分が放っていた、希死念慮を纏う光を、いまの自分はもう放てない。努力ができなくなった。がんばれなくなった。努力に似たことをしているようで、なにも積み重ねられていない。業績がない。能力もない。鷹の集団に鳶が入っても、わたしは鳶のままだ。鶏口牛後という諺がある。過去のわたしは鶏口だったが、いまは牛後だ。

　あのとき、院試に落ちたら死のうと思っていた。だけど今は醜くも生きたいと思っている。死ぬのがこわい。自分の意識がなくなるという事実がこわい。わたしは成功体験を得て、ずいぶんと傲慢になった。努力していたあのときは、自分の意識に価値などないと思っていた。だけどいまは、自分の意識がなくなることがこわい。こわくて、ずっとなきそうだ。だからこんなふうに、自分の意識の存在をだれかに見せつけるように文字を書いている。

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

ティム・バーナーズ=リー ：オープンデータとマッシュアップで変わる世界

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

TED2009で、ティム・バーナーズ=リーは、「生のデータを今すぐに」と呼びかけ、政府や科学者や各種機関に対してデータをWebで自由にアクセスできるようにすることを求めました。

当然、通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理は絶対必要です！また、これは日本では、憲法で保障されている通信の秘匿も重要です。

2010年のTED Universityで、彼はデータがつなぎ合わされたことによる興味深い結果の幾つかを紹介しています。

歴史が示すところによれば、警察が、ひとたび大量のデータを保有し、無実の人々の追尾するようになると暴走し、拡大解釈をし続け、脅し、威嚇、特権意識の乱用や政治的な優位を得る行為、時には、法令を無視した同意や許可申請のない単なる覗き見行為へと濫用されがちです。

幸いにも、我々にも取るべき手段があります。市議会は、地方警察を統制できるので、条例を制定することによって無実の人々の情報を破棄し、保存期間も短期間にすることで、このような技術の合法的な使用のみを認可するのです。

オウム真理教の集団テロ事象の原因は開発独裁特有の当時、自民党55年体制の特権意識による負の遺産とインターネット黎明期にまだ周波数を独占的した民放テレビ局の暴走が談合を産み出し、警察機関が職権乱用して談合に便乗。監視も悪用し権力を思うままにふるまわせたことによる出来事にすぎない。

みなさん。考えてみてください！オウム真理教の集団テロ事象の後の警察権力は拡大してます！防衛庁は防衛省になりましたよね。拡大してます！スピード早くないですか？歴史的に見ると危険です。権力を思うままにふるまわせたことによる証拠です。憎しみの連鎖の起点の一つ。

テレビ潰れろ！なくせ！警察の職権乱用。警察が悪さしないようにまず監視カメラを警察内部につけろ！防衛省を防衛庁に格下げ、警察予算を削減してベーシックインカムの原資にすること。

オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきである���いうもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジーサイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

政府におけるオープンデータもあります。200以上の地方、地域、国のオープンデータのカタログが、収集したデータの一部を配布するウェブサイトを作成している。これらのデータを源にして、マクロ経済学の統計分析にも活用できる。

また、国会の活動や立法プロセスをリアルタイムで全ての人が閲覧できるようにもなり、いま何が起ころうとしているのか？それから、それにかかわっている議員が誰なのかといった情報も得られるようにもなります。

技術が、すべてのことを解決できると言いますが、我々が、100倍エネルギー効率のいい乗り物を作ることができるとすれば、大枠としてこれは正しい意見です。

しかし、エネルギー効率ではなく、生産性を高めた結果、イギリスは見事に産業が空洞化してしまいました。

参考として・・・

月面は、太陽風によりもたらされたヘリウム3が、鉱物資源として豊富に存在していることが確認されています。原子力発電や核融合に最適です。

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！ 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は���しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循��を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)

（個人的なアイデア）

電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%～50%の効率まで高めることは可能ですが・・・

高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。

高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。

この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。

カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。

つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率１００%は物理的に不可能ということです。

中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。

他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか？これをエンジンの熱効率と定義しています。

2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40％前後あり、10年くらい前までは30％程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。

だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。

しかし、人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

ジャロン・ラニアー：インターネットをどう善の方向に作り変えるべきか！

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ジーナップ・トゥフェックチー: ネット広告アルゴリズムの仕組みが拓くディストピアへの道

ロジェカイヨワ戦争論と日本の神仏習合との偶然の一致について2019

キャサリン・クランプ：あなたは危険なまでに警察に追尾されている！

ハワード ラインゴールド: 個々のイノベーションをコラボレーションさせる

ティム・バーナーズ＝リー：次のウェブを示す

ティム・バーナーズ=リー：ウェブのための大憲章（マグナカルタ）

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[nma1st]

学歴ロンダリングは、就活に有利？学歴ロンダの結論は？！【大阪・神戸・京都】関西版就活チャンネル

[brygry]

おそらく日本の歴史上、もっとも「高学歴」な首相は、東京大学工学部を卒業し、スタンフォード大学大学院でPh.D.（博士号）を得た、鳩山由紀夫元首相だろう。まだ首相はおろか、自民党総裁にすらなっていない進次郎氏と、鳩山氏を比べるのは時期尚早とはいえ、どちらが政治家として適しているだろうか。

本当は｢コロンビア大院卒の超高学歴｣なのに…小泉進次郎氏が｢これだから低学歴は｣とバカにされる根本原因 なぜ日本は｢学歴ロンダリング｣に厳しいのか (3ページ目) | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）

[perfectchikorita]

理系においては学士修士間で学歴と収入の対応関係がある程度あるから、基本的には進学をすればいいしロンダリングのチャンスもある。しかも院進は学部より学校歴として劣る大学に不本意に行くようなリスクも小さい（だいたいは在籍大学の院試は下駄があり突破できる…はず）。

文系においては学士修士間での学歴と収入の対応関係は今の所それほどない。また法科大学院においては他文系院に比べ入試の労力が大きい上に学校歴として下の大学に進学するということがザラにある。だから、進学が必ずしも資するとはいえない。また日本の総合職型採用方式は、採用において不確定要素の多いものとなっており、大した能力（専門性）も資格もない状態での就活・就職は会社との関係において特に不利な立場に立たされると考える。よって文系においては進学と就職が一長一短であり、人の状況や能力、希望に応じて個別具体的な検討が必要であるといえる。

[doctormaki]

日曜の朝の一瞬の青空は、午後には曇りになり、雨。月曜の今日も、時折叩きつけるような雨だ。体調がよろしくない。喉がイガイガしているのは治まったが、鼻水とくしゃみとゾクゾクが止まらない。でも朝の6時には起き出して、東大のTokyo Collegeの講演会を聞く。

コーネルで学位を取っているアメリカ人のミシガン大学名誉教授のおばちゃんのAIとロボットの人類学的観点からの日本の特異性についての講演。ロボットにジェンダーを措定するのは何故か?という、下らんLGBTQ系のお話だった。人類学って、マジでつまらん。AIについては、アルゴリズムに少���触れただけで、それとジェンダーとの関係にまでは言及できないお粗末さ。人類学者でジェンダー批判したいなら、アルゴリズムというロジックそのものこそ、マスキュリンな考え方の具現化である、位に過激な事を言うのかと思ったが、どうもアホ過ぎて、アルゴリズムという言葉を知っている自分にメチャ感動しているパターンらしい。

このおばちゃんの相手をしたのが、私よりも一学年上で、青山大学おりこう学部で学部入学、青学で修士号まで取られた後に、石黒さんのいる阪大で博士号取った、東大教授のYN。学歴ロンダリングにあり勝ちパターン。YNは日本にはアイボなどのジェンダーフリーのロボットもおるでと、反論。また、人型ロボットにした方が、人間の脳機能におけるミラー細胞の反応を促しやすく、他の形をしているロボットと比較して、将来的にはロボットと人間の協働作業を促しやすいという、脳科学的な観点からの、人型ロボットへの反論を試みていた。納得。しかし、YNは、花の青学では相当、ブスだったから、他の女子とも上手くいかず、男には完全に無視され、大学で勉学に目覚めざるを得なかった類だなぁと、ぼんやり思う。性格悪くてキツめなのが人相に出ている。ワシの苦手なタイプ。

ワシ、ぼんやり垂れ目で鼻くそほじりながら、ケツ搔いているタイプなので、あーゆーデキる女デスケドナニカ?的な攻撃的な女は苦手。平和に行きませうね。かく言うワシは、若い頃からあまり恋愛に興味無く、男友達でも女友達でも、好きな人間と遊んで戯れていたいタイプ。東大では、何故独身なんですか?と、えーその質問かい?と耳を疑うような質問を多くの大教授どもに真顔で聞かれたが、ワシ、良い男には基本モテますねん。ワシがエエ女やから、エエ男にしかモテませんねんけどね。っで、エエ女もエエ男も存在確率は低い。そやけど、ワシ、一人に決められんし、生涯オマハンで満足できますねんなんてぇ事、よう言われへんし、言われても面倒臭いから、フリますねん。そしてレズじゃありません、クィアでもありませんって応えていた。東大って、マジでチェリーボーイの巣窟だから、恋愛できない不器用な奴ほどLGBTQ話題好き。疲れるわ～。

画面越しにも関わらず毒気に当てられて、体調が悪うなるものの、研究所でランチ申請してあったので、頑張って雨の中、行く。こうやって、キルケゴールとか体調悪化させて若死したんだろうなと思う。デンマーク（キルケゴールの出身地です）なんて、すぐそこである。ハンブルグからは、ミュンヘンに行く方が遠いんだから。と、万年曇天を恨めしく見上げても、雨粒が顔に落ちてくるだけ。溜息。

研究所では愛想を振りまくり、色々とお喋りして、おまけにERの晩餐会準備で、カニ餃子を包む仕事をコックのミヒャエルにやらされる。エーイ!こーなったら、ERとその娼婦にワシの高貴な風邪菌うつしたる絶好の機会やで!と、頑張って50個の餃子を包む。そして家に帰って、バタンキュー。

起きたら夕方だけど、食欲無い。もう断食する!と一瞬思ったけど、体力なっちんこのワシは、断食したらヤバいと思い直す。最晩年のベムりんでも頑張って、シュークリームを食っとったやんか。という事で、お出汁を作って、高級お茶漬けを作る。

ママが漬けてくれる高級梅干しと塩昆布のお出汁お茶漬け。うますぎて、鼻水垂れる。ワシは、関西人なので、醤油出汁は薄めの色がお好み。醤油の濃い色は、ハッキリ言って申し訳無いけどゲテモノである。お出汁のカツオの旨味に痺れる。我が家には電子レンジなるものが無いので、御飯は昨晩の残りを熱々の熱湯で洗ってから、お茶漬けにして食べる。これが意外と良い。サラサラの茶漬けになる。なんでも取り敢えず洗っとけって感じ。でも、一杯食べて力尽きる。二杯目は、糠漬けで食べようと思ったのだが、そこまで手が出ません。

母上によると、ワシの胎児だった時の栄養は、ほぼ塩昆布と梅干しのお茶漬けだったらしい。つまりだ。ワシの記憶には無いものの、ワシの脳味噌が発達しかけていた胎児期、ワシの身体はほぼ、梅干し茶漬けで組成されとったっちゅーこっちゃ。マジでワシにとってのソールフードとは、梅干し塩昆布茶漬けですな。緑茶でビタミンCも摂取して、もうシャワーして寝る!

[bonnie-yt]

学歴だの経歴だのを巧みにロンダリングした所で、結局「自分」は騙せないのだよな。

[kennak]

高校卒業と同時に警視庁に入庁。 突如として向学心に目覚め通信教育で中央大学法学部に入学、4年半で卒業。 学歴ロンダリングにより昇任試験受験資格年限を大幅に短縮した結果、27歳の最年少で警部補に昇任。 要人警護（SP）、経済事犯捜査、サイバー犯罪捜査を担当する。 SPとして村山総理の中東歴訪に随行し、シリアやガザ地区にあるPLOアラファト議長の事務所等に同行する。 悪質なヤミ金業者を多数検挙するかたわら、山口組系暴力団員を偽ブランド商品販売で二度にわたり逮捕して警視総監賞を受賞する。 サイバー犯罪捜査では、全国警察から専門家である技官が集まる最高レベルの研修にただ一人の警察官として派遣され、初期のサイバー犯罪捜査を牽引した。 警部昇任後は、東京都に派遣となり秋葉原で大規模な児童虐待防止の啓発イベントを実施する。 警視庁に帰任後、警察として初めてとなるTwitterの公式アカウント開設を提案、警視総監までプレゼンを行い了承を取り付ける。 アカウント開設時に起案した運用ポリシーが後に開設される警視庁公式アカウント群のひな形となる。 公的機関としては極めて異例である担当者の個性を前面に押し出す運用により離任時には15万フォロワーを擁するに至った。 絶対に炎上が許されない公的機関であり、なおかつ警視庁というガソリン並に引火・爆発しやすい可燃性のアカウントであるにもかかわらず、トレンドを読む力とネガティブな印象を与えない言葉の選択によりただの一度も炎上を引き起こさなかった。 このアカウント運用手法がマスコミの注目を集め、朝日新聞の「ひと」欄に掲載されたほか、多数の新聞、雑誌及びwebメディアに取り上げられ、日本テレビのNEWS ZEROでインタビュー取材を受けるなどした。中央官庁の広報担当者が集まる勉強会に招かれTwitterの運用に関してレクチャーを行う。 踊り手の「めろちん」が「ピーポくんのうた」に振り付けをしたとのツイートにすかさず反応しコラボ企画を発動、警視庁カラーガード隊が警視庁本部庁舎屋上ヘリポートでめろちん振り付けのダンスを踊る動画を制作。 ニコニコ超会議に警察として初めて出展し機動隊の指揮官車を持ち込みDJポリスの実演を行い多数のメディアに取り上げられた。 防犯アプリ「Digi Police」の開発を行い官製アプリとしては異例の30万ダウンロードを記録する。 メール配信サービス「メールけいしちょう」のシステムを警視庁として初めてオンプレミスからクラウドに移行させ、大幅な経費縮減に貢献する。同システムにより配信されるメールにクリエイティブコモンズ・ライセンスを適用してオープンデータを促進したことが総務省の情報通信白書に先駆的取組みとして掲載される。 YouTubeに公式チャンネルを開設し、TwitterとYouTubeを連携させた公開捜査を実現する。これにより犯人の自主的な出頭が増え、事件の早期解決に大きく寄与した。 特殊詐欺被害防止啓発のため飛び込み営業によりアニメ「けものフレンズ」とのコラボを実現し話題となる。 数理的な地理的プロファイリング手法を独自に開発し、東大で開催された学会において登壇、発表する。 警視庁部内誌の懸賞作品に応募し最優秀賞を受賞する。 2020年警視庁を退職、合同会社フォルクローレを設立、同社代表に就任。 夏冬のコミックマーケットにサークル参加していたが中止が続いて悲しい乙女座の56歳。

代表プロフィール - 合同会社フォルクローレ

[mayumiura]

念の為。世の中には、高学歴の、あるいは東大卒の「勤勉な差別主義者」だっている。「無教養ゆえに差別をする」という「欠如モデル」では、差別の実態を浮かび上がらせることはできない。むしろ、差別主義に至った理由を、学歴の欠如という観点で語ってしまう伊東氏の発言にこそ、「ホンモノの東大生なら差別しない」式の権威主義的な差別を感じさえする。当該教員の発言内容は、キャリアや雇用形態に結びつけなくても可能なはずだ。

学歴ロンダリング、と言われて｜荻上チキ｜note

[goripachi]

「学歴ロンダリング野郎が！」って言われるけど、何か悪いことでも？

greymatters / Pixabay

こんにちは。

ゴリぱちです。(@3Bgoripachi)

みなさん、学歴ロンダリングって聞いたことありますか？

学歴ロンダリングとは、日本で大学院進学の際に自身の出身大学よりも更に上のレベル（学歴）の大学院に進学することを指すインターネットスラングである。別名は大学院ロンダリングであり、ネガティブな意味あいで使われることが多い。略称は学歴ロンダ、院ロンダ。 by ニコニコ大百科(仮)

学歴ロンダリングについてまとめられているサイトがあったので、気になる方はこちらからご覧ください。

学歴ロンダリングを絶対におすすめする理由5選を説明！

僕は都内の私立大学から東京大学の大学院に進学しているので、完全に学歴ロンダリングに当てはま���ます。

この説明にあるように、学歴ロンダリングはネガティブなイメージで使われることが多いです。

「学歴ロンダリングのくせに…

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

フェイフェイ・リー：コンピューターが写真を理解するようになるまで

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

注意！！現在、基本的人権を侵害するストーカーアルゴリズムしか能力のない人工知能です。

２０１９年では、スタンフォード大学に戻っています。２０１７年にはGoogleのAI部門の開発責任者をしていました、

人間の小さな子供は、写真を見て「ネコ」や「本」や「椅子」のような簡単な要素を識別できます。

今や、コンピュータも同じことができるくらいに賢くなりました。次は何でしょう？

この胸躍る講演で、コンピュータービジョンの専門家であるフェイフェイ・リーが、写真を理解できるようコンピューターに「教える」ために構築されたディープラーニングによって

1500万の画像データベースをはじめとする、この分野の最先端と今後について語ります。

コンピューターが写真を理解することが、なぜ、そんなに難しいのかと思うかもしれません。カメラは、このような写真を撮って光をピクセルと呼ばれる数字の２次元配列へと変換しますが、これは死んだ数字の列に過ぎません。

数字自体に意味はありません。単に音が耳に入ってくるのと「聴く」のとは違うように「写真を撮る」のと「観る」のとは同じではありません。「観る」ということには、理解することが含まれているのです。

実際、この仕事を成し遂げられるようにするために母なる自然は、5億4千万年という長い歳月を必要としたのです。そして、その努力の多くは、目そのものではなく、脳の視覚処理能力を発達させるために費やされました。

視覚というのは、目から始まりますが、それが本当に起きているのは脳の中なのです。

例えば、子供の目が生きたカメラで200ミリ秒ごとに１枚。写真を撮っていると考えてみましょう。これは、目が動く平均時間です。すると、子供は３歳になるまでに何億枚という現実世界の写真を見ていることになります。

膨大な量の訓練例です。それで気が付いたのは、アルゴリズムの改良ばかりに集中するのではなく、子供が経験を通じて受け取るような量と質の訓練データをアルゴリズムに与えてはどうか？ということでした。

このことに気付いた時、私たちが持っているよりも遙かに多くの画像データを集めなければならないことが明らかでした。

何千倍も必要です。それで、私はプリン��トン大学のカイ・リー教授と一緒に、2007年にImageNetプロジェクトを立ち上げました。

167カ国の５万人近い作業者が、10億枚近い画像を整理しラベル付けする作業に携わりました。このデータが無いとディープラーニングプログラムコードを搭載してもコンピューターは認識しません。

私たちは、少しずつ機械に視覚を与えています。��初に私たちが、機械に見ることを教え、それから、機械がより良く見られるよう私たちを助けてくれることでしょう。

歴史上、初めて人間以外の目が世界について、考察し、一部分のみですが探求するようになる可能性も広がります（最終的には人間が判断します）

「ニューラルネットワーク」いう言葉は、生体システムにおける情報処理を数学的に表現しようという試みに、起源があります。

ロジスティック回帰モデルを多層にした物とも言われていて、人間の脳のニューロンやシナプスの情報処理をミクロのレベル（神経細胞）でモデル化したのですが

分子生物学、神経科学の進歩によって脳モデルを数値化したものでないことがわかっています。カオス理論や複雑系の科学としても知られている。

現在のところ、ルーティンワークのような機械学習なので、映画のような人間のように複雑な思考をする機械とは異なります。

なお、映画のように人間のような複雑な思考をする機械とか、そのようなことは不可能であることが、すでに2000年代初頭で証明されていますので、ルーティンワークのような機械学習です。

Googleも初期のITバブルの頃は、このような誤解をされていました。その頃と非常によく似ています。

また、人間の先入観という意識を入り込ませないようにして、完全にプログラムだけで情報の関連性を自動処理させていく。

光速まで！！Googleの起業コンセプトでもあります。

このようなシステムに、ルーティンワークのような機械学習を取り入れていくことで、オープンデータのメリットとクラウドコンピューティングの大規模解析を融合していくことは

匿名性と高レベルのセキュリティーの前提ですが革新的なイノベーションに可能性を観ることが出来ます。

そして、裁判所の令状なしに監視カメラに人工知能を使用するのはプライバシー侵害です。

もしかして、日本国憲法の通信の秘匿にも？弱者である庶民への圧力？自動車のナンバーも無許可で読み取っています。

まず、影響力の巨大な政治家、役所、警察、テレビ局や大中企業の内部通報用として搭載して手本を示してはいかがでしょうか？

日本では、適用されていないから令状申請を法律で義務化すればいいかもしれない。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！ 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

技術が、すべてのことを解決できると言いますが、我々が、100倍エネルギー効率のいい乗り物を作ることができるとすれば、大枠としてこれは正しい意見です。

しかし、エネルギー効率ではなく、生産性を高めた結果、イギリスは見事に産業が空洞化してしまいました！

これでもバカのひとつ覚えのように、生産性を高めますか？基本的人権も無視して・・・

ロビン・ハンソンの言うように、一神教での仕事や労働の概念、定義などがトーマスクーン��科学革命の構造」で言うところのパラダイムシフトを起こし、ベーシックインカムや年金を毎月支給されるだけで生活できるようになるかもしれません。

そうすれば、アンソニー・ゴールドブルームの言うように、機械に先んじる可能性が開けるでしょう。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)

（個人的なアイデア）

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードな しの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

警察比例の原則。

警察比例の原則。

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しな��ようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

さらに・・・

勝手に警察が拡大解釈してしまうと・・・

こんな恐ろしいことが・・・

日本の警察は、2020年3月から防犯カメラやSNSの画像を顔認証システムで本人の許可なく照合していた！

憲法に完全違反！即刻停止措置をみんなで要求せよ。

日本の警察の悪用が酷いので、EUに合わせてストーカーアルゴリズムを規制しろ！

２０２１年に、EU、警察への初のAI規制案！公共空間の顔認証「原則禁止」

EUのAI規制は、リスクを四段階に分類制限！

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

禁止項目は、行動や人格的特性に基づき警察や政府が弱者個人の信頼性をスコア化や法執行を目的とする公共空間での顔認識を含む生体認証。

人間の行動、意思決定、または意見を有害な方向へ操るために設計されたAIシステム（ダークパターン設計のUIなど）も禁止対象にしている。

禁止対象の根拠は「人工知能が、特別に有害な新たな操作的、中毒的、社会統制的、および、無差別な監視プラクティスを生みかねないことは、一般に認知されるべきことである」

「これらのプラクティスは、人間の尊厳、自由、民主主義、法の支配、そして、基本的人権の尊重を重視する基準と矛盾しており、禁止されるべきである」

具体的には、人とやり取りをする目的で使用されるAIシステム（ボイスAI、チャットボットなど）

さらには、画像、オーディオ、または動画コンテンツを生成または操作する目的で使用されるAIシステム（ディープフェイク）について「透明性確保のための調和的な規定」を提案している。

高リスク項目は、法人の採用活動での利用など違反は刑事罰の罰金を売上高にかける。

など。他、多数で警察の規制を強化しています。

人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です！！

これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。

マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。

基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。

参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。

法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命（立憲君主制とは異なり王様は処刑されました）の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。

また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。

権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。

そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか？権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。

モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。

立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。

アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。

通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。

通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。

基本的人権がないと科学者やエンジニア（ここでは、サイエンスプロトコルと定義します）はどうなるかは、歴史が証明している！独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される！確実に！これでも人権に無関係といえますか？だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。

今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

＜おすすめサイト＞

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

アロナ・フィッシュ：人工知能は本当に私たちを理解しているのでしょうか？

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

ジャロン・ラニアー：インターネットをどう善の方向に作り変えるべきか！

マーガレット・ミッチェル: 人類の役に立ち、傷つけないAIはどうしたら創造できるか？

マックス・テグマーク: AIに圧倒されるのではなく、AIからパワーを得る方法

データ配当金の概念から閃いた個人的なアイデア2019

ケビン・ケリー: なぜ人工知能で次なる産業革命が起こるのか

セバスチャン・スラン＆クリス・アンダーソン : 人工知能（AI）とは何であり、何ではないか

人工知能が人間より高い情報処理能力を持つようになったとき何が起きるか？2019

ジェレミー・ハワード：自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性？

ニック・ボストロム：人工知能が人間より高い知性を持つようになったとき何が起きるか？

スーザン・エトリンガー: ビッグデータにどう向き合うべきか！

人類の革新。方向性のインスピレーション

Kickstarter タン・レイ ：脳波で動作するヘッドセットインターフェイス

EMOTIV EPOCを使用して、GoogleCarを念じただけで運転

ダフニー・コラー ：人工知能オンライン教育が教えてくれること

インターステラー(字幕版)

ダニエル・クラフト: 医学の未来ですか？アプリがありますよ！

人工知能にも人間固有の概念を学ぶ学校(サンガ)が必要か？2019

＜提供＞

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[shitakeo33]

慶應三田会のメンバーになることにふさわしい雰囲気の人が面接を通りやすい傾向にありますね。例えば、育ちのいい人。指導しやすいというイメージがあるため入りやすいといえます

戦慄の｢学歴ロンダリング完全マニュアル｣ 有名大学院に苦労せずに入る方法 (4ページ目) | PRESIDENT Online（プレジデントオンライン）

[jinx-]

慶應ニューヨーク学院中・高は偏差値でいうと50くらいなんだけど、 慶応大にエスカレーター進学できるから日本から留学させるケースが増えてる。 こういうのも学歴ロンダリング。カネかかるけど。 以前はアメリカ在住者限定の学校だったんだけど、生徒不足で日本からの留学生で人員を満たしている。

【皇室】眞子さまと婚約延期中の小室圭さん、3年の予定で米国へ。弁護士資格を取得するため★17

[takuya-sasaki-japan]

学歴ロンダリングの「テ○ー伊藤」のバカが　「イジメっ子をさかのぼって責める事は犯罪」とぬかしていた

イジメはやった方はただのオフザケで何も無いが　やられた方はトラウマや怨みを一生引きずってゆく

自分みたいに小学校・中学校時代の同窓会などは切って「音信不通」状態

卒アルも燃やした

[kentarouchikoshi]

　まず公平を期するために申し上げると，僕はまさにここで言う｢学歴ロンダリング｣を行ったことのある立場です。｢学部時代に在籍した大学より評価の高い大学の大学院に入学して学歴を上げてやろう｣という野心で行動したわけではないと自分では思っておりますが，それは僕が釈明するような事柄ではありません。 　｢学歴ロンダリングをすると就職に有利になるのか？｣ということがしばしば話題になります。そもそも｢学歴ロンダリング｣という言葉を普及させたのは神前悠太氏・新開進一氏・唯乃博氏の共著｢学歴ロンダリング｣(光文社ペーパーバックスBusiness)ですが，同書には｢最終学歴が向上するから就職にも有利｣と明記されています。学部時代に在籍したのとは違う大学の院で研究をするというのは昔から存在する事例です(年配の大学教員にも実例有り)し，就職活動においては履歴書等の書類を提出するから相手方にもその事実は明らかになるわけですが，この本が出版された2008年当時は｢学部は違っても，最終的には実力を向上させたのだ｣という肯定的な捉え方が一般的だったのでしょう。しかしその後｢大学院の入試(｢院試｣と呼びます)は学部入試より易しい｣という指摘が頻繁になされるようになり，また学歴を向上させたいという動機で大学院に進学する者の存在が一部で面白おかしく取り上げられると，今度は一転して｢そんなことをしても無駄｣などと言われるようになりました。｢学歴など就職には無関係｣という指摘もあれば｢就職を左右する学歴は学部だ｣という主張もあり，また大学教員からは｢研究する気も無いのに大学院に来られては困る｣などという声が上がりました。いずれにも｢自分のしたい研究をする��相応しい場所を選んで，結果として世間の評価の高い大学に進学するのなら問題は無いが｣という前置きは付いていましたが，それにしても散々な言われようです。 　実際のところ｢学歴ロンダリング｣とは評価に値する行為なのでしょうか，それとも無駄で非難すべき行為なのでしょうか。｢たとえ学歴を上げたいという動機で大学院に進学したのであっても，ちゃんと院試に合格し学位論文を書いて修了している者は自らの力量を証明している。無駄でも非難すべきでもないし，真っ当な組織にはそれは評価される筈である｣と僕は考えます。 　そもそも大学院に進学する場合の準備は，学部入試とは大きく異なります。いきなり院試を受けるということはありません。学部生として所属した研究室で引き続き研究を進めたい者(内部生)であっても，指導教員に｢自分は就職ではなく進学をしたいが，引き続いてご指導頂けるか｣と伺う必要があります。教員のOKを頂ければ受験手続を行うわけですが，殆どの大学院では入試申込時に研究計画書という企画書のようなものの添付が必要になりますね。それを書く際には｢現在学んでいることをどのように発展させていきたいのか｣ということを考えて作成することになるでしょう。 　一方，他大学に進学したい者(外部生)の場合，まずは自分が研究したい事柄について考え，それについて研究している大学教員を探します。最近ではCiNiiなどという便利な検索ツールがあって学部生でもいきなり研究論文を探し当てることが可能になりましたが，大抵は一般向けの書籍を当たって｢この先生になら指導してもらえそうだ｣と検討を付けた上でその教員にアポイントメントを取って面会(｢研究室訪問｣という)に行きます。その際には当然｢君はうちで何を研究したいのかな？｣と問われますし，それに回答出来ないようでは話にもならないので，その段階で研究計画書の案を書いておくのが普通です。その研究計画書はある程度の知識が無いと書けないので，よほど精通した分野でもない限り，その段階である程度は院試の勉強を進めていないとお話にもなりません。結果｢是非，うちの研究室を目指して受験して下さい｣と教員に言われればそれでOK。逆に｢ウチでは君のやりたい研究の指導は無理｣と言われれば別の研究室を探し直し。場合によって｢ここまでは指導出来るが，この点は難しい。それでも良いかな？｣と教員から逆に問われる場合もあり，そういう場合には研究テーマを修正して受験するか，別の研究室を探すかを考えることになります。 　なお，自分の所属する大学にある別の研究室に進学したい場合は，この中間になります。指導教員になってほしい教員を既によく知っている場合は前者に，知らない場合には後者に近い感じですね。 　そういう事前準備を経た上で受験する院試ですが，その院試が学部入試より簡単という指摘自体は事実です。しかしそれは｢学部と異なり，大学院ではまともな選抜を行っていない｣からではありません。上記の説明からも推測をつけて頂くことが可能なとおり，事前に��員が学生の能力をある程度把握し，その学力を有しない者はそもそも受験を断られるからです。実力が不足している受験生の場合には｢君を指導することは出来ない｣とあっさり拒絶されるか，実力不足ながらそこそこの見どころはあると思われると｢まずは基礎的な事柄について学び，来年受験してはどうか｣などと指導されます。勿論，教員に受験を止めさせる権限は無いので｢何とか受験させて頂きたい｣と頼み込んで受験を強行する者も中には存在するし，その中には少数ながら面会後に飛躍的に学力を向上させていて合格に漕ぎ着ける者も居ないわけではありません。 　では，そういう受験強行者以外は受験を教員に認められている以上必ず合格するのかというと，これが案外そうとも言えません。試験である以上は｢苦手分野が出題されてまともな答案を書けずに失敗してしまう｣といった不運な事態も勿論起こり得ますが，それだけが理由ではありません。そもそも指導教授が事前に把握出来るのは，学生の専門科目に関する知識だからだけです。大抵の大学院ではこの他に英語の試験もあり，更に｢一般教養｣として別科目の試験まで用意されていることもあります。またたとえばドイツ文学のように非英語圏の文献を大量に読む���要のある研究を行う大学院では，その上に英語以外の語学科目も出題されます。そして最近では語学(特に英語)に関しては試験のアウトソーシングが進み｢英語試験を課さない。それに代えてTOEFLのスコアを提出のこと｣といった形の院試も増えました。一見すると受験が軽量化したように思えますが，実は受験生は別の場所で試験を受けるのですから，負担は全く同じです。大学教員はそれら一般教養や語学の力については，たとえ自分の指導中の学生についてであってもそれほど正確には把握していませんし，まだ指導を始めていない他大学の学生や社会人については見当もつかないでしょう。何よりアウトソーシングされている部分については全く手の出しようもありません。逆に言えば教員に｢うちを受験なさい。期待しているよ｣と言われたところで合格確実とは到底言えず，合格したければやはり熱心な受験勉強が必要になるわけです。 　｢そうはいっても院試は学部入試よりは易しいのだろう？｣という指摘はそのとおりですが，一部の人が勘違いしているほど簡単に合格出来るものではありません。上記のとおり苦手分野が出題されることもあるのだから，専門科目についても自分の研究したい事柄以外についても広く的確に理解し習得する必要がありますし，英語についても｢世間一般の学生よりはずっと読み書きが出来る(TOEFL等のスコア提出であればヒアリングやスピーキングの能力も必要)｣という状態に，また一般教養科目についても｢何を問われても一応の説明は出来る｣程度の学力を身に付けなければ合格は困難でしょう。そのためには真面目にコツコツと準備することが不可欠です。まして日常から研究室に所属して教員に指導を受けている学生であれば講義やゼミ・或いは定期試験の問題等で｢先生が学生に今一番求めているものは何か｣ということをある程度は把握出来ますが，それが不可能な他大学・他研究室からの受験生は尚更しっかりとした実力を身に着けておかなければ合格など不可能です。故に外部生でありながら院試に合格したという事実は｢地道に努力する人物である｣ことの強い証明に他なりませんし，それは人材を採用したいと望む企業にとって，好ましいことに他ならないでしょう。そういう努力家に対し｢本当は学歴を向上したくて学歴ロンダリングを狙って受験したのだろう｣などと難癖をつけることが有意義であるとは到底思われません。仮に学歴向上目当てであっても，多忙さや誘惑に負けずコツコツと努力し続けて成果を出した人物であることには何の違いも無いのですから。｢院試に合格した者は，動機の如何を問わず努力の人である｣ということには疑いを差し挟む余地は無く，そうした努力家が会社や役所の従業員としても好ましい人材であることに疑問の余地がありません。 　そうして無事に合格出来ても，気を抜くことは出来ません。大学院は入学して終わりではなく，研究を行ってそれを論文の形に纏めない限り，学位は得られないのですから。この点についても考察してみましょう。 　大学院進学者のうち，既に研究室に所属して自分なりに研究を行っている内部生が院に進学するのは｢研究が面白く，更に深く学びたいからだ｣というのが一般的な理解でしょう。しかしそういう者ばかりとは限りません。内部生の中には就職活動が上手く行かず，或いは単に就職活動に意義を見出せずに大学院への進学を希望する者も存在します。そういう学部生でも，そこそこの好成績であれば指導教員は大学院進学を拒否することはありません。それどころか成績が良くないのに｢進学出来ないと就職浪人になってしまう｣と泣きついて教員に大学院進学を認めてもらう内部生すら存在しないでもありません。そんな学生でも上記のとおり｢内部生ゆえに教員の問題意識について熟知している｣という理由で院試をパスしてしまう事例も少なからず存在します。そうした内部生でも進学後に研究意欲に目覚める者は存在しますが，そうではない者も居ないではない。まして内部生には｢大学院を修了することでより高い学歴を得る｣という動機が無い(たとえば早稲田大学の学部を卒業して早稲田大学大学院に進学した者は，たとえ院を修了出来なくても｢早稲田のOB｣という肩書きを既に持っているので，学位取得の必要性はそれほど高くない)上に｢今就職しないと一生就職出来ない｣と尻に火が付いた状態でもあるので，研究よりも就職活動にばかり打ち込む者も存在します。極端な場合には大学院の講義に出席もせずに修士課程１年次から就職活動に終始し，内定を取得出来たら中途退学してしまうという事例すらあるほどです。 　一方の外部生はどうでしょうか。研究したくて大学院に入って来た者については何の問題も無いのは当然の話です。では｢より高い学歴が欲しい｣というロンダリング目当ての場合はどうでしょうか。そもそも無事に学位を取得しないかぎり｢ロンダリング｣は失敗です。中退したら学歴も手に入らず，何よりもその大学のOBとしても認められないのですから。したがってロンダリング目当ての外部生こそ｢石に齧りついてでも研究を論文にまとめて学位を取得してやろう｣という強い動機を持っていて，実際にも滅多に中退などしません。研究が上手く行かなければ何とか成功させようと必死にもなるし，良いデータが揃わなければ｢仮説は棄却されたor証明されなかった｣というみっともない結論でも論文を書きます。 　加えて，これは内部生・外部生に共通することですが，もともと興味を持っていたことでなくても｢取り組んでいるうちに興味を持つ｣というのは別に珍しくありません。これは社会人経験者ならすぐピンと来る話でしょう。たとえば企業や役所の事務職員は殆どの場合に色々な部署を回らされます。そういう仕事に従事するのは仕事だからであって個人の趣味ではありませんが，いつの間にか従事していた職務に対する知識を深む生涯にわたってその分野への関心を抱くに至るなどということは少しも珍しくありません。かく言う僕自身は社会のインフラ整備や農業・地域振興等に関心がありますが，それはもともと興味があったのではなく，社会人としてそういう業務に従事して関心を持ったものです。別に好きというわけではありませんでしたが，取り組んでいるうちに興味が沸いてきて，従事中の一時期のみならず当該職務から離れた今も深い興味を抱き続けています。これは学問でも同じです。必修科目だから否応無く勉強しているうちに興味が沸いてきたなどという話は少しも珍しくありません。またも僕自身の例になりますが，歴史や政治経済・生物学などがそれに該当します。ならば就職活動に失敗した内部生や，或いはロンダリング目当てで進学してきた外部生が否応無く研究に取り組んでいるうちにその面白さに目覚め，いつしか学問への深い関心を抱いていても何の不思議もありません。仮に｢それは楽観的過ぎる。人はそんなに簡単に学問に興味を持ったりしない｣という反論を認めるにしても，���なくとも論文を書き上げて口頭試問に合格し学位を取得した以上，それは｢情報を収集し分析して結論を導き出す技術を習得した｣ということの動かぬ証拠です。高い情報処理能力もまた企業や役所で有益な能力であり，そういう能力を持つ人材が組織にとって有能有為の人であるのは当然のことです。 　以上のとおり，僕は｢大学院への進学は良いことである。たとえ動機が学歴ロンダリング目当てであっても，努力・学問や研究への関心・高度の情報処理能力等を養うことになる｣と考えるので，学生さんたちや就学機会を提供された社会人の方々には大学院への進学を強く勧めたいと思っています。また僕は｢大学院への進学動機に拘る必要は無い。少なくとも院試に合格出来た時点で克己心ある努力家ということが，また修了出来た時点で高い情報処理能力の持ち主であることも明らかである。そして大学院で学んだ経験を持つ者であれば学問や研究への強い関心を持っている可能性は非常に高い｣とも考えており，企業や官公庁の人事・採用担当者に対しても大学院生の採用を強く促したいと以前から考えております。内部生でもそうですが，入学前の様々なハンディキャップを跳ね返して学部時代よりもレベルの高い大学院に合格し研究を行った外部生については特に。 　今回，この｢企業側から見た、学歴ロンダリングについて｣という文章を読んで｢やはり企業の採用担当者は僕と同じ考えだった｣と自信を深めているところです。 　皆様はこの点について，どのようにお考えになられるでしょうか。